I thread. Operating System Concepts 9 th Edition

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1 I thread

2 I thread Motivazioni e definizione Programmazione multicore Modelli di programmazione multithread Librerie per i thread Threading implicito Problemi nella programmazione multithread Thread di Linux 4.2 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

3 Motivazioni 1 La maggior parte della applicazioni attuali sono multithread I thread vengono eseguiti all interno delle applicazioni La gestione dei processi può diventare molto onerosa, sia dal punto di vista computazionale che per l utilizzo di risorse Creazione: allocazione dello spazio degli indirizzi e successiva popolazione Context switch: salvataggio e ripristino degli spazi di indirizzamento (codice, dati, stack) di due processi 4.3 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

4 Motivazioni 2 Con un applicazione che genera molti processi (es.: server), il SO rischia di passare la maggior parte del tempo a svolgere operazioni interne di gestione, piuttosto che ad eseguire codice applicativo Inoltre, a volte, l attività richiesta ha vita relativamente breve rispetto a questi tempi Esempio: invio di una pagina html da parte di un server Web leggera, per motivare un nuovo processo Infine, esistono applicazioni che, presentando un intrinseco grado di parallelismo, possono essere decomposte in attività che procedono concorrentemente, condividendo un insieme di dati e risorse comuni 4.4 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

5 Motivazioni 3 Esempio: Applicazioni in tempo reale per il controllo di impianti fisici, in cui si individuano attività quali Controllo dei singoli dispositivi di I/O dedicati a raccogliere i dati del processo fisico Invio di comandi verso l impianto Le diverse attività devono frequentemente accedere a strutture dati comuni, che rappresentano lo stato complessivo del sistema da controllare Infine La programmazione multithread può produrre codice più semplice e più efficiente I kernel attuali sono normalmente multithread Il multithreading si adatta perfettamente alla programmazione nei sistemi multicore 4.5 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

6 Definizione 1 Un thread (trama, filo) è l unità base d uso della CPU e comprende un identificatore di thread (TID), un contatore di programma, un insieme di registri ed uno stack Condivide con gli altri thread che appartengono allo stesso processo la sezione del codice, la sezione dei dati e le altre risorse allocate al processo originale (file aperti e segnali) Un processo tradizionale heavyweight process è composto da un solo thread Un processo è pesante, in riferimento al contesto (spazio di indirizzamento, stato) che lo definisce 4.6 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

7 Definizione 2 I thread sono detti anche processi leggeri, perché hanno un contesto più semplice Poiché i thread appartenenti ad uno stesso processo ne condividono codice, dati e risorse Se un thread altera una variabile non locale al thread, la modifica è visibile a tutti gli altri thread Se un thread apre un file, allora anche gli altri thread possono operare sul file Un processo multithread è in grado di eseguire più compiti in modo concorrente 4.7 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

8 Processi a singolo thread e multithread 4.8 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

9 Esempi 1 Browser web Un thread per la rappresentazione sullo schermo di immagini e testo Un thread per il reperimento dell informazione in rete Text editor Possibile avere un thread per ciascun documento aperto (i thread sono tutti uguali ma lavorano su dati diversi) Relativamente ad ognuno è anche possibile avere Un thread per la rappresentazione dei dati su schermo Un thread per la lettura dei dati immessi da tastiera Un thread per la correzione ortografica e grammaticale Un thread per il salvataggio periodico su disco 4.9 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

10 Esempi 2 Server per RPC e RMI Ogni invocazione di procedura remota viene delegata ad un thread separato (diverse richieste gestibili in concorrenza) Server web Un thread per il servizio di ciascuna richiesta da parte dei client 4.10 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

11 Kernel multithread Molti kernel dei SO attuali sono multithread Thread dedicati a servizi specifici (es. gestione dei dispositivi di I/O, della memoria e delle interruzioni) Solaris Thread specializzati nella gestione delle interruzioni Linux Impiega un thread a livello kernel per la gestione della memoria libera del sistema 4.11 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

12 Vantaggi 1 Tempo di risposta Rendere multithread un applicazione interattiva permette ad un programma di continuare la propria esecuzione, anche se una parte di esso è bloccata o sta eseguendo un operazione particolarmente lunga, riducendo il tempo medio di risposta Utile per le interfacce utente Condivisione delle risorse I thread condividono la memoria e le risorse del processo cui appartengono; il vantaggio della condivisione del codice risiede nel fatto che un applicazione può consistere di molti thread relativi ad attività diverse, tutti nello stesso spazio di indirizzi (comunicazioni molto più rapide che con memoria condivisa e message passing) 4.12 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

13 Vantaggi 2 Economia Assegnare memoria e risorse per la creazione di nuovi processi è oneroso; poiché i thread condividono le risorse del processo cui appartengono, è molto più conveniente creare thread e gestirne i cambiamenti di contesto (il TCB dei thread non contiene informazioni relative a codice e dati, quindi alla gestione della memoria) Esempio: in Solaris la creazione di un processo richiede un tempo trenta volte maggiore della creazione di un thread; il cambio di contesto è cinque volte più lungo per i processi rispetto ai thread 4.13 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

14 Vantaggi 3 Scalabilità I vantaggi della programmazione multithread aumentano notevolmente nelle architetture multiprocessore, dove i thread possono essere eseguiti in parallelo; l impiego della programmazione multithread in un sistema con più unità di elaborazione fa aumentare il grado di parallelismo 4.14 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

15 Programmazione multicore 1 Architetture multicore: diverse unità di calcolo sullo stesso chip Ogni unità appare al SO come un processore separato Sui sistemi multicore i thread possono essere eseguiti in parallelo, poiché il sistema può assegnare thread diversi a ciascuna unità di calcolo Distinzione fra parallelismo e concorrenza Un sistema è parallelo se può eseguire simultaneamente più task Un sistema concorrente, invece, supporta più task consentendo a tutti di progredire nell esecuzione (multiplexing della CPU) 4.15 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

16 Concorrenza vs Parallelismo Esecuzione concorrente su un sistema single core Parallelismo nei sistemi multicore 4.16 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

17 Programmazione multicore 2 Tipi di parallelismo Con il termine data parallelism ci si riferisce a scenari in cui la stessa operazione viene eseguita contemporaneamente (ovvero in parallelo) sull insieme dei dati; nelle operazioni in parallelo sui dati l insieme originale viene suddiviso in partizioni in modo che più thread possano agire simultaneamente su segmenti diversi Con il termine task parallelism si indica una forma di parallelizzazione del codice tra più processori in ambienti di calcolo parallelo; il task parallelism si concentra cioè sulla distribuzione di thread diversi in esecuzione nei diversi nodi di calcolo Nella maggior parte dei casi, le applicazioni utilizzano un ibrido delle due strategie 4.17 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

18 Programmazione multicore 3 Obiettivi della programmazione nei sistemi multicore Separazione dei task: esaminare le applicazioni per individuare aree separabili in task distinti che possano essere eseguiti in parallelo Bilanciamento: produrre task che eseguano compiti di mole confrontabile (per carico computazionale) Suddivisione dei dati: i dati a cui i task accedono, e che manipolano, devono essere suddivisi per essere utilizzati da unità di calcolo distinte Dipendenze dei dati: verificare le dipendenze tra due o più task per sincronizzarne l esecuzione Test e debugging: garantire la correttezza malgrado la possibilità di flussi di esecuzione multipli e di eventuali problemi di concorrenza nell accesso ai dati 4.18 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

19 Programmazione multicore 4 In corrispondenza con la proliferazione di programmi multithread, le nuove architetture hardware forniscono sempre maggior supporto al multithreading Le CPU di nuova generazione sono multicore e dispongono di thread hardware Esempio: La Oracle SPARC T4 ha otto core, ciascuno dotato di otto thread hardware 64 unità di calcolo distinte che il SO deve gestire C Ciclo di computazione C M C M C M Stallo della memoria M Ciclo di stallo della memoria C M Thread 0 Thread 1 C C M C M C M C M M C M C M C M Sistema multicore e multithread 4.19 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

20 La legge di Amdahl Permette di determinare i potenziali guadagni in termini di prestazioni ottenuti dall aggiunta di ulteriori core, nel caso di applicazioni che contengano sia componenti seriali (non parallelizzabili) sia componenti parallele S porzione seriale N core Esempio: Se un applicazione è al 75% parallela ed al 25% seriale, passando da 1 a 2 core, si ottiene uno speedup pari a 1.6; se i core sono 4, lo speedup è invece di 2.28 In generale per N lo speedup tende a 1/S Se il 40% di un applicazione è seriale il massimo aumento di velocità è di 2.5 volte La porzione seriale di un applicazione ha un effetto dominante sulle prestazioni ottenibili con l aggiunta di nuovi core Ma è proprio vero anche negli attuali multicore? 4.20 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

21 Supporto del SO ai thread 1 Supporto user level, tramite librerie di funzioni (API) per gestire n thread in esecuzione Supporto kernel level, tramite un astrazione di traccia di esecuzione (su un processore virtuale) Thread a livello utente Sono gestiti come uno strato separato sopra il nucleo del sistema operativo Sono realizzati tramite librerie di funzioni per la creazione, lo scheduling e la gestione dei thread, senza alcun intervento diretto del nucleo POSIX Pthreads è la libreria per la realizzazione di thread utente in sistemi UNIX like Windows threads per sistemi Windows e Java threads per la JVM 4.21 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

22 Supporto del SO ai thread 2 Thread a livello kernel Sono gestiti direttamente dal SO: il nucleo si occupa di creazione, scheduling, sincronizzazione e cancellazione dei thread nel suo spazio di indirizzi Supportati da tutti i sistemi operativi attuali Windows Solaris Linux Tru64 UNIX Mac OS X 4.22 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

23 Modelli di programmazione multithread Modello molti a uno (M:1) Modello uno a uno (1:1) Modello molti a molti (M:M) 4.23 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

24 Modello molti a uno 1 Molti thread a livello utente vanno a corrispondere ad un unico thread a livello kernel Il kernel vede una sola traccia di esecuzione In altre parole: i thread sono implementati a livello di applicazione, il loro scheduler non fa parte del SO, che continua ad avere solo la visibilità del processo 4.24 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

25 Modello molti a uno 2 Vantaggi Gestione efficiente dei thread nello spazio utente (scheduling poco oneroso) Non richiede un kernel multithread per poter essere implementato Svantaggi L intero processo rimane bloccato se un thread invoca una chiamata di sistema di tipo bloccante I thread sono legati allo stesso processo a livello kernel e non possono essere eseguiti su processori fisici distinti Attualmente, pochi SO implementano questo modello Solaris Green Threads GNU Portable Threads 4.25 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

26 Modello uno a uno 1 Ciascun thread a livello utente corrisponde ad un thread a livello kernel Il kernel vede una traccia di esecuzione distinta per ogni thread I thread vengono gestiti dallo scheduler del kernel (come se fossero processi; si dicono thread nativi) 4.26 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

27 Modello uno a uno 2 Vantaggi Scheduling molto efficiente Se un thread effettua una chiamata bloccante, gli altri thread possono proseguire nella loro esecuzione I thread possono essere eseguiti su processori fisici distinti Svantaggi Possibile inefficienza per il carico di lavoro dovuto alla creazione di molti thread a livello kernel Richiede un kernel multithread per poter essere implementato Esempi Windows 95/98/NT/2000/XP e versioni attuali Linux, Solaris (versione 9 e successive) 4.27 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

28 Modello molti a molti 1 Si mettono in corrispondenza più thread a livello utente con un numero minore o uguale di thread a livello kernel In altre parole, il sistema dispone di un pool di thread worker ognuno dei quali viene assegnato di volta in volta ad un thread utente 4.28 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

29 Modello molti a molti 2 Vantaggi Possibilità di creare tanti thread a livello utente quanti sono necessari per la particolare applicazione (e sulla particolare architettura) ed i corrispondenti thread a livello kernel possono essere eseguiti in parallelo sulle architetture multiprocessore Se un thread invoca una chiamata di sistema bloccante, il kernel può fare eseguire un altro thread Svantaggi Difficoltà nel definire la dimensione del pool di worker e le modalità di cooperazione tra i due scheduler Esempi: Windows con il ThreadFiber package Solaris (versioni precedenti alla 9) Tru64 UNIX 4.29 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

30 Modello a due livelli Simile al modello M:M, offre però la possibilità di vincolare un thread utente ad un thread del kernel Esempi: IRIX HP UX Solaris (versioni precedenti alla 9) Tru64 UNIX 4.30 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

31 Librerie dei thread 1 Forniscono al programmatore una API per la creazione e la gestione dei thread Librerie a livello utente Codice e strutture dati nello spazio utente Invocare una funzione di libreria si traduce in una chiamata locale a funzione, non in una system call Librerie a livello kernel Codice e strutture dati nello spazio del kernel Invocare una funzione della API provoca, generalmente, una chiamata di sistema 4.31 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

32 Librerie dei thread 2 POSIX Pthreads Può presentarsi sia come libreria a livello utente sia a livello kernel Win64 Libreria di thread a livello kernel per sistemi Windows Java API gestibile direttamente dai programmi Java La API di Java per i thread è solitamente implementata per mezzo della libreria dei thread del sistema che ospita la JVM 4.32 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

33 Strategie di threading Threading asincrono Il genitore crea un figlio e quindi riprende la propria esecuzione in concorrenza Ogni thread viene eseguito in modo indipendente rispetto agli altri ed il thread genitore non ha bisogno di sapere quando terminano i figli Scarsa condivisione dei dati fra i thread Esempio: server web Threading sincrono Il genitore crea uno o più figli e attende che tutti terminino prima di riprendere l esecuzione fork join I thread figli si eseguono in concorrenza Quando un thread ha terminato il proprio compito, termina e si unisce al genitore Significativa condivisione dei dati fra i thread Il genitore può combinare i risultati calcolati dai figli 4.33 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

34 Pthreads È lo standard POSIX (IEEE c) che definisce la API per la creazione e la sincronizzazione dei thread (definizione no realizzazione) Viceversa, è la API che specifica il comportamento della libreria dei thread, la cui implementazione dipende dal particolare sistema operativo (può essere a livello utente o a livello kernel) Comune nei SO UNIX like (Solaris, Linux, Mac OS X) 4.34 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

35 Esempio con Pthreads 1 /* Programma per il calcolo della somma dei primi N interi */ #include <pthread.h> /* include per la libreria Pthreads */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int sum; /* variabile globale (condivisa) */ void *somma(char *param); /* funzione del nuovo thread */ int main(int argc, char *argv[]) { pthread_t tid; /* identificatore del thread */ pthread_attr_t attr; /* attributi del thread */ } if (argc!= 2) { fprintf(stderr, Occorreva inserire N! ); exit(1); } if (atoi(argv[1]) < 0) { Dimensione della pila, informazioni per lo scheduling, etc. fprintf(stderr, %d deve essere >=0\n, atoi(argv[1])); exit(1); } pthread_attr_init(&attr); /* reperisce attributi predefiniti */ pthread_create(&tid,&attr,somma,argv[1]); /* crea il thread */ /* il padre attende la terminazione del nuovo thread */ pthread_join(tid, NULL); printf( somma = %d\n, sum); exit(0); 4.35 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

36 Esempio con Pthreads 2 /* Il nuovo thread assume il controllo da questa funzione */ void *somma(char *param); { int i, upper=atoi(param); sum = 0; for (i=1, i<=upper; i++) sum += i; } pthread_exit(0); 4.36 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

37 threads Code for Joining 10 Threads Join in Pthreads 4.37 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

38 Threading implicito Le applicazioni multithread sono più difficili da programmare ed aumentano in complessità al crescere del numero di thread Trasferimento della creazione e della gestione del threading dagli sviluppatori di applicazioni ai compilatori ed alle librerie di runtime Threading implicito Esempi Gruppi di thread (Thread pool) OpenMP Grand Central Dispatch (Mac OS X e ios), Microsoft Threading Building Blocks, java.util.concurrent package 4.38 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

39 Gruppi di thread Un numero illimitato di thread presenti nel sistema potrebbe esaurirne le risorse Creare un certo numero di thread (worker) alla creazione del processo ed organizzarli in un gruppo in cui attendano il lavoro che verrà loro successivamente richiesto Vantaggi Di solito il servizio di una richiesta tramite un thread esistente è più rapido, poiché elimina l attesa della creazione di un nuovo thread Limita il numero di thread relativi a ciascun processo alla dimensione prestabilita (rilevante per sistemi che non possono sostenere un numero elevato di thread concorrenti) Separare il task da eseguire dal meccanismo di creazione dello stesso permette strategie diverse di elaborazione Esempio: i task possono essere schedulati per essere eseguiti periodicamente o dopo un dato intervallo di tempo La API per i thread di Windows supporta i thread pool 4.39 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

40 OpenMP 1 OpenMP è un insieme di direttive del compilatore ed una API per programmi scritti in C, C e FORTRAN Fornisce supporto per la programmazione parallela in ambienti a memoria condivisa Identifica le regioni parallele, cioè i blocchi di codice eseguibili in parallelo Esempio #pragma omp parallel crea tanti thread quanti sono i core #pragma omp parallel for for(i=0;i<n;i++) { c[i]=a[i]+b[i]; } divide il compito di esecuzione del ciclo for fra i thread appena creati 4.40 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

41 OpenMP 2 Esempio: si producono tante stampe quanti sono i core OpenMP permette di impostare manualmente il numero di thread ed il livello di condivisione dei dati fra i thread 4.41 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

42 Threading Semantica delle chiamate di sistema fork() exec() Gestione dei segnali (sincrona vs asincrona) Cancellazione dei thread (asincrona vs differita) Dati specifici dei thread Attivazione dello scheduler ed 4.42 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

43 Semantica di fork() ed exec() In un programma multithread la semantica delle system call fork() ed exec() cambia: Se un thread in un programma invoca la fork(), il nuovo processo potrebbe, in generale, contenere un duplicato di tutti i thread oppure del solo thread invocante La scelta fra le due opzioni dipende dalla immediatezza o meno della successiva chiamata ad exec() la cui modalità di funzionamento non cambia Se la chiamata di exec() avviene immediatamente dopo la chiamata alla fork(), la duplicazione dei thread non è necessaria, poiché il programma specificato nei parametri della exec() sostituirà in toto il processo si duplica il solo thread chiamante Altrimenti, tutti i thread devono essere duplicati Alcune release di UNIX rendono disponibili entrambe le implementazioni della fork() 4.43 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

44 Gestione dei segnali 1 Nei sistemi UNIX si usano segnali per comunicare ai processi il verificarsi di determinati eventi I segnali vengono elaborati da un gestore dei segnali All occorrenza di un particolare evento, si genera un segnale S invia il segnale ad un processo Una volta ricevuto, il segnale deve essere gestito da un gestore, che può essere: predefinito definito dall utente I segnali possono essere sincroni, se vengono inviati allo stesso processo che ha eseguito l operazione causa del segnale asincroni, se causati da eventi esterni al processo in esecuzione 4.44 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

45 Gestione dei segnali 2 Per ogni segnale esiste un gestore predefinito del segnale, che il kernel esegue in corrispondenza del particolare evento Il gestore definito dall utente, se presente, si sostituisce al gestore standard Nei processi a singolo thread, i segnali vengono inviati al processo Cosa accade nel caso di processi multithread? 4.45 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

46 Gestione dei segnali 3 Nei sistemi multithread è possibile inviare il segnale al thread cui il segnale si riferisce inviare il segnale ad ogni thread del processo inviare il segnale a specifici thread del processo definire un thread specifico per ricevere tutti i segnali diretti al processo I segnali sincroni devono essere recapitati al thread che ha generato l evento causa del segnale Alcuni segnali asincroni (per esempio il segnale di terminazione di un processo, ^C) devono essere inviati a tutti i thread Possibilità di specificare, per ciascun thread, quali segnali accettare e quali bloccare (signal()) 4.46 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

47 Cancellazione di thread È l operazione che permette di terminare un thread prima che completi il suo compito Esempio: pressione del pulsante di terminazione di un programma di consultazione del Web per interrompere il caricamento di una pagina Il thread da cancellare viene definito thread bersaglio La cancellazione di un thread bersaglio può avvenire in modalità asincrona: un thread fa terminare immediatamente il thread bersaglio Problemi se si cancella un thread mentre sta aggiornando dati che condivide con altri thread in modalità differita: il thread bersaglio può periodicamente controllare se deve terminare, in modo da riuscirvi al momento opportuno (cancellation point, in Pthreads) 4.47 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

48 Cancellazione di thread in Pthread 1 Codice Pthread per creare e cancellare un thread La chiamata della pthread_cancel() comporta solo una richiesta di cancellazione del thread bersaglio: l effettiva cancellazione dipende dallo stato del thread 4.48 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

49 Cancellazione di thread in Pthread 2 In caso di cancellazione disabilitata, l operazione rimane pendente finché il thread non procede all abilitazione Per ogni thread, lo stato di default è differita La cancellazione avviene solo al momento in cui il thread raggiunge un punto di cancellazione Il punto di cancellazione viene creato con una invocazione alla funzione pthread_testcancel() Si richiama quindi il cleanup handler, che permette di rilasciare tutte le risorse del thread Nei sistemi Linux, la cancellazione dei thread è gestita tramite segnali 4.49 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

50 Dati specifici dei thread Il Thread Local Storage (TLS) permette a ciascun thread di possedere una propria copia dei dati (non necessariamente tutti i dati del processo di origine) Esempio: In un sistema per transazioni, si può svolgere ciascuna transazione tramite un thread distinto ed un identificatore unico per ogni transazione Utili quando non si ha controllo sul processo di creazione dei thread (per esempio, nel caso dei gruppi di thread) Diversamente dalle variabili locali (che sono visibili solo durante una singola chiamata di funzione), i dati TLS sono visibili attraverso tutte le chiamate Simili ai dati dichiarati static in C I dati TLS sono però unici per ogni thread 4.50 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

51 Attivazione dello scheduler 1 Sia il modello M:M che il modello a due livelli richiedono che sia mantenuta una comunicazione costante per garantire un numero sufficiente di thread del kernel allocati ad una particolare applicazione Si alloca una struttura dati intermedia nota come processo leggero o LWP (LightWeight Process) Per la libreria dei thread a livello utente, LWP è un processore virtuale a cui l applicazione può richiedere lo scheduling di un thread a livello utente Corrispondenza fra LWP e thread a livello kernel: quanti LWP dovranno essere creati per una data applicazione? I thread del kernel vanno in esecuzione sui processori fisici Se un thread del kernel si blocca, l effetto si propaga attraverso l LWP fino al thread al livello utente ad esso associato 4.51 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

52 Attivazione dello scheduler 2 L attivazione dello scheduler mette a disposizione la procedura di upcall un meccanismo di comunicazione dal kernel alla libreria di gestione dei thread Tale comunicazione garantisce all applicazione la capacità di mantenere attivi un numero opportuno di thread a livello kernel 4.52 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

53 Thread in Linux 1 Linux li definisce task (come i processi) La creazione dei task avviene con la chiamata della system call clone() All invocazione, clone() riceve come parametro un insieme di indicatori (flag), che definiscono quante e quali risorse del task genitore saranno condivise dal task figlio clone() può permettere al task figlio la condivisione totale dello spazio degli indirizzi e delle risorse del task padre: si crea un thread 4.53 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

54 Thread in Linux 2 Se nessun flag è impostato al momento dell invocazione di clone(), non si ha alcuna condivisione: si ottiene una situazione analoga all invocazione di una fork() Condivisione ad intensità variabile possibile perché: Ogni task è rappresentato da una struttura dati nel kernel (TCB, struct task_struct, che punta alle strutture dati del processo, che siano esse uniche o condivise) La struttura non contiene dati, ma puntatori alle strutture contenenti dati La chiamata a fork() duplica tutte le strutture dati del task genitore Con clone() il nuovo task non riceve una copia di tutte le strutture dati, ma solo alcuni puntatori a tali strutture (quelle del padre), in base ai parametri di chiamata di clone() 4.54 Silberschatz, Galvin and Gagne 2013

55 Fine del Capitolo 4